由于汽车的零部件结构日渐复杂，给汽车产品的零部件检测也带来了一定的困难。以前传统的汽车零部件检测方法是人工手动的方式，但是汽车零部件的结构复杂，人工检测会存在花费时间多、测量效率低、精度低、数据遗漏等问题，同时也不便于对数据的实时性监管。
如今机器视觉应用于汽车零部件检测，工业相机搭配工业镜头和光源，机器视觉光源，有效地解决了人工检测的一系列问题，使得产品的检测具有速度快、精度高、可靠性高等特点。以下是汽车零部件检测案例：
产品：汽车零部件
视野：145*100mm
检测目标：针脚是否有歪，机器视觉检测设备，零件上的圆孔测量
机器视觉配置：使用2/3 500W相机；工业镜头；光源：+面光拍摄
结果：效果成像清晰。
机器视觉的研究是从20世纪60年代中期美国学者L.R.罗伯兹关于理解多面体组成的积木世界研究开始的。当时运用的预处理、边缘检测、轮廓线构成、对象建模、匹配等技术，后来一直在机器视觉中应用。罗伯兹在图像分析过程中，采用了自底向上的方法。用边缘检测技术来确定轮廓线，用区域分析技术将图像划分为由灰度相近的像素组成的区域，这些技术统称为图像分割。
其目的在于用轮廓线和区域对所分析的图像进行描述，以便同机内存储的模型进行比较匹配。实践表明，只用自底向上的分析太困难，AOI光学检测设备，必须同时采用自顶向下，即把目标分为若干子目标的分析方法，绍兴机器视觉，运用启发式知识对对象进行预测。这同言语理解中采用的自底向上和自顶向下相结合的方法是一致的。在图像理解研究中，A.古兹曼提出运用启发式知识，表明用符号过程来解释轮廓画的方法不必求助于诸如zui小二乘法匹配之类的数值计算程序。
70年代，机器视觉形成几个重要研究分支：①目标制导的图像处理；②图像处理和分析的并行算法；③从二维图像提取三维信息；④序列图像分析和运动参量求值；⑤视觉知识的表示；⑥视觉系统的知识库等。
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